为什么KSA对数据分析工作很重要

真当开始数据分析工作以后，就会发现：在懂数据和不懂数据的人眼里，数据分析的角色完全不同。

懂数据的人看起来，数据分析S的成分最大，数据采集、数据清洗、数仓设计都是脏活累活，得认真耕耘才有一个靠谱的数据可用。

在不懂数据的业务方看起来，数据分析A成分最大，这帮人一张嘴就是：“底层思维”“核心链路”“内功心法”，然后满嘴跑火车，却连最基础的数据从哪来，准不准都不考虑。

在不懂数据的新人看起来，数据分析K的成分最大，总是觉得有一本书已经写好了答案等着他可以抄。遇到问题总是到处问“常规的，标准的，头腾阿的做法是什么?”

这种差异，导致了数据分析工作中特殊难点：业务部门直接开口要的，不是简单的、孤立的数字，就是一个玄幻的、马上能见效、法力无边的模型。如果数据分析师每天陷于跑一两个孤立的数字无法自拔，就无法做深入的分析，最后结果还不被认可;如果数据分析师头铁，直接接了玄幻不切实际的模型需求，最后肯定难以落地，无法见效，还是背锅。

（编辑：阜新站长网）

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